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这是一个系列文章，从各个角度来评估一个问题：“我的业务要不要用 AI ？能不能用 AI？”本期评估角度——数据。

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有没有想过我们如何将机器学习算法应用于问题，以便分析，可视化，发现趋势并找到数据中的相关性？在本文中，我将讨论建立机器学习模型的常见步骤以及为数据选择正确模型的方法。本文的灵感来自于常见的访谈问题，这些问题被问及如何处理数据科学问题以及为什么选择上述模型。

关于产品，数据和人员的8课

OpenAI在一个简单的“捉迷藏”游戏中训练了代理，并在此过程中学习了许多其他技能。

easyai.tech 发现入门人工智能是一件很难的事情，尤其是对于非技术人员。

于是我们将国内外优秀的科普内容用最通俗易懂的方式整合到一起，专门针对非技术人员，让大家都能理解人工智能领域里的基本概念。

在本文中，我们将探讨2019年可能意味着什么。算法在2019年无处不在，但AI仍然是愚蠢的，只是一个管道，并且AI在云中的集成是基本的。深度学习仍处于初期阶段，机器人学仍然是原始的。

企业家犯的错误是在我们了解用户如何接受产品，如何简化他们的生活以及他们为什么需要产品之前，将规则应用于我们的技术。

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大型预训练语言模型无疑是自然语言处理（NLP）最新研究进展的主要趋势。